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az ml workspace

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Nota:

Esta referencia forma parte de la extensión ml para la CLI de Azure (versión 2.15.0 o posterior). La extensión instalará automáticamente la primera vez que ejecute un comando az ml workspace . Obtenga más información sobre las extensiones.

Administración de áreas de trabajo de Azure ML.

Un área de trabajo de Azure ML es el recurso de nivel superior para Azure Machine Learning. Proporciona un lugar centralizado para realizar un seguimiento de los recursos y recursos usados en los flujos de trabajo de ML, junto con los registros y artefactos generados a partir de los trabajos de entrenamiento.

Si va a actualizar de la CLI v1 a la versión 2, necesitará los dos cambios siguientes en el ámbito de administración del área de trabajo:

  • Actualice az ml workspace private-endpoint los comandos a comandos equivalentes az network private-endpoint .
  • Además, actualice az ml workspace share los comandos a comandos equivalentes az role assignment create .

Comandos

Nombre Description Tipo Estado
az ml workspace create

Cree un área de trabajo.

 Extensión GA
az ml workspace delete

Elimine un área de trabajo.

 Extensión GA
az ml workspace diagnose

Diagnosticar problemas de configuración del área de trabajo.

 Extensión GA
az ml workspace list

Enumere todas las áreas de trabajo de una suscripción.

 Extensión GA
az ml workspace list-keys

Enumere las claves de área de trabajo para los recursos dependientes, como Azure Storage, Azure Container Registry y App de Azure lication Insights.

 Extensión GA
az ml workspace outbound-rule

Administrar reglas de salida para la red administrada de un área de trabajo de Azure ML.

 Extensión GA
az ml workspace outbound-rule list

Enumere todas las reglas de salida de red administrada para un área de trabajo.

 Extensión GA
az ml workspace outbound-rule remove

Quite una regla de salida de la red administrada para un área de trabajo.

 Extensión GA
az ml workspace outbound-rule set

Agregue o actualice una regla de salida en la red administrada para un área de trabajo.

 Extensión GA
az ml workspace outbound-rule show

Mostrar detalles de una regla de salida de red administrada para un área de trabajo.

 Extensión GA
az ml workspace provision-network

Aprovisione la red administrada del área de trabajo.

 Extensión GA
az ml workspace show

Mostrar detalles de un área de trabajo.

 Extensión GA
az ml workspace sync-keys

Sincronice las claves del área de trabajo para recursos dependientes, como Azure Storage, Azure Container Registry y App de Azure lication Insights.

 Extensión GA
az ml workspace update

Actualizar un área de trabajo.

 Extensión GA

az ml workspace create

Cree un área de trabajo.

Cuando se crea un área de trabajo, también se crean varios recursos de Azure que azure ML usará de forma predeterminada: Azure Storage, Azure Container Registry, Azure Key Vault y App de Azure lication Insights. En su lugar, puede usar instancias de recursos de Azure existentes para aquellos al crear el área de trabajo especificando los identificadores de recursos en el archivo YAML de configuración del área de trabajo.

az ml workspace create --resource-group
                       [--allow-roleassignment-on-rg]
                       [--application-insights]
                       [--container-registry]
                       [--default-resource-group]
                       [--description]
                       [--display-name]
                       [--enable-data-isolation]
                       [--file]
                       [--hub-id]
                       [--image-build-compute]
                       [--key-vault]
                       [--kind]
                       [--location]
                       [--managed-network]
                       [--name]
                       [--no-wait]
                       [--primary-user-assigned-identity]
                       [--public-network-access]
                       [--set]
                       [--storage-account]
                       [--system-datastores-auth-mode]
                       [--tags]
                       [--update-dependent-resources]

Ejemplos

Cree un área de trabajo a partir de un archivo de especificación DE YAML.

az ml workspace create --file workspace.yml --resource-group my-resource-group

Parámetros requeridos

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

Parámetros opcionales

--allow-roleassignment-on-rg -r
Vista previa

Marca para determinar si un área de trabajo podría tener asignaciones de roles en el nivel de grupo de recursos.

valor predeterminado: True
--application-insights -a

Id. de ARM de Application Insights asociado a esta área de trabajo.

--container-registry -c

Id. de ARM del registro de contenedor asociado a esta área de trabajo.

--default-resource-group
Vista previa

Solo tipo de concentrador. Si se establece, los proyectos secundarios de este centro tendrán su grupo de recursos establecido de forma predeterminada.

--description

Descripción del área de trabajo de Azure ML.

--display-name

Nombre para mostrar del área de trabajo.

--enable-data-isolation -e

Marca para determinar si un área de trabajo tiene habilitado el aislamiento de datos. La marca solo se puede establecer en la fase de creación, no se puede actualizar.

valor predeterminado: False
--file -f

Ruta de acceso local al archivo YAML que contiene la especificación del área de trabajo de Azure ML. Los documentos de referencia de YAML para el área de trabajo se pueden encontrar en: https://aka.ms/ml-cli-v2-workspace-yaml-reference.

--hub-id
Vista previa

Solo tipo de proyecto: identificador de ARM que define el centro primario de este proyecto.

--image-build-compute -i

Nombre del destino de proceso que se va a usar para compilar imágenes de Docker del entorno cuando el registro de contenedor está detrás de una red virtual.

--key-vault -k

Identificador de ARM del almacén de claves asociado a esta área de trabajo.

--kind
Vista previa

Especifica las áreas de trabajo como un tipo específico, reemplazando el valor asignado en YAML, si está presente. El valor predeterminado es predeterminado. Los tipos válidos son: predeterminado, concentrador y proyecto.

--location -l

Ubicación que se va a usar para el nuevo área de trabajo.

--managed-network -m
Vista previa

Modo de aislamiento de red administrada para el área de trabajo.

--name -n

Nombre del área de trabajo de Azure ML.

--no-wait

No espere a que finalice la creación del área de trabajo.

valor predeterminado: False
--primary-user-assigned-identity -p

Identificador arm de la identidad administrada asignada por el usuario principal, en caso de que se especifiquen varios. También la identidad administrada predeterminada para el proceso sin clúster.

--public-network-access

Permitir la conectividad del punto de conexión público cuando un área de trabajo está habilitada para un vínculo privado.

--set

Actualice un objeto especificando una ruta de acceso de propiedad y un valor que se va a establecer. Ejemplo: --set property1.property2=.

--storage-account -s

Id. de ARM de la cuenta de almacenamiento asociada a este área de trabajo.

--system-datastores-auth-mode -d
Vista previa

Especifica el modo de autenticación para los almacenes de datos del sistema. Los modos válidos son: clave de acceso e identidad.

--tags

Pares clave-valor separados por espacios para las etiquetas del objeto.

--update-dependent-resources -u

Al especificar --update_dependent_resources, se da su consentimiento para actualizar los recursos dependientes del área de trabajo. La actualización del recurso de Azure Container Registry o Application Insights asociado al área de trabajo puede interrumpir el linaje de los trabajos anteriores, los puntos de conexión de inferencia implementados o la capacidad de volver a ejecutar trabajos anteriores en esta área de trabajo.

valor predeterminado: False
Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml workspace delete

Elimine un área de trabajo.

De forma predeterminada, los recursos dependientes asociados al área de trabajo (Azure Storage, Azure Container Registry, Azure Key Vault, App de Azure lication Insights) no se eliminan. Para eliminarlos también, incluya --all-resources. Para eliminar permanentemente el área de trabajo, incluya --permanentemente-delete.

az ml workspace delete --name
                       --resource-group
                       [--all-resources]
                       [--no-wait]
                       [--permanently-delete]
                       [--yes]

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

Parámetros opcionales

--all-resources

Elimine todos los recursos dependientes asociados al área de trabajo (cuenta de Azure Storage, Azure Container Registry, App de Azure lication Insights, Azure Key Vault).

valor predeterminado: False
--no-wait

No espere a que finalice la operación de ejecución prolongada. El valor predeterminado es False.

valor predeterminado: False
--permanently-delete -p

Las áreas de trabajo se eliminan temporalmente de forma predeterminada para permitir la recuperación de los datos del área de trabajo. Establezca esta marca para invalidar el comportamiento de eliminación temporal y eliminar permanentemente el área de trabajo.

valor predeterminado: False
--yes -y

No solicita confirmación.

valor predeterminado: False
Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml workspace diagnose

Diagnosticar problemas de configuración del área de trabajo.

Si el área de trabajo no funciona según lo previsto, puede ejecutar este diagnóstico para comprobar si el área de trabajo se ha interrumpido. En el caso del área de trabajo del punto de conexión privado, también le ayudará a comprobar si la configuración de red en esta área de trabajo y su recurso dependiente tiene problemas o no.

az ml workspace diagnose --name
                         --resource-group
                         [--no-wait]

Ejemplos

diagnosticar un área de trabajo.

az ml workspace diagnose --name my-workspace-name --no-wait -g my-resource-group

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

Parámetros opcionales

--no-wait

No espere a que finalice la operación de ejecución prolongada. El valor predeterminado es False.

valor predeterminado: False
Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml workspace list

Enumere todas las áreas de trabajo de una suscripción.

El grupo de recursos puede filtrar la lista de áreas de trabajo.

az ml workspace list [--filtered-kinds]
                     [--max-results]
                     [--resource-group]

Ejemplos

Enumeración de todas las áreas de trabajo de un grupo de recursos

az ml workspace list --resource-group my-resource-group

Enumere todo el área de trabajo mediante el argumento --query para ejecutar una consulta JMESPath en los resultados de los comandos.

az ml workspace list --query "[].{Name:name}"  --output table --resource-group my-resource-group

Parámetros opcionales

--filtered-kinds
Vista previa

Enumere solo los tipos especificados de áreas de trabajo, como una lista separada por comas. Los tipos válidos son: predeterminado, concentrador y proyecto.

--max-results -r

Número máximo de resultados que se van a devolver.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml workspace list-keys

Enumere las claves de área de trabajo para los recursos dependientes, como Azure Storage, Azure Container Registry y App de Azure lication Insights.

az ml workspace list-keys --name
                          --resource-group

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml workspace provision-network

Aprovisione la red administrada del área de trabajo.

Desencadena el área de trabajo para aprovisionar la red administrada. Al especificar la marca habilitada para Spark, se prepara la red administrada del área de trabajo para admitir Spark. El valor predeterminado es false si no se especifica, pero se puede habilitar más adelante ejecutando este comando de nuevo con esta marca. Una vez habilitado, no se puede deshabilitar.

az ml workspace provision-network --name
                                  --resource-group
                                  [--include-spark]
                                  [--no-wait]

Ejemplos

aprovisionar la red administrada.

az ml workspace provision-network --include-spark --name my-workspace-name --no-wait -g my-resource-group

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

Parámetros opcionales

--include-spark

Boolean [true/false] para si se debe aprovisionar la red administrada para tener en cuenta los trabajos de Spark. El valor predeterminado es false si no se establece la marca. Se puede habilitar más adelante ejecutando este comando de nuevo con esta marca.

valor predeterminado: False
--no-wait

No espere a que finalice la operación de ejecución prolongada. El valor predeterminado es False.

valor predeterminado: False
Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml workspace show

Mostrar detalles de un área de trabajo.

az ml workspace show --name
                     --resource-group

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml workspace sync-keys

Sincronice las claves del área de trabajo para recursos dependientes, como Azure Storage, Azure Container Registry y App de Azure lication Insights.

Si se cambian las claves de cualquier recurso del área de trabajo, puede tardar aproximadamente una hora en actualizarse automáticamente. Este comando desencadena el área de trabajo para sincronizar inmediatamente las claves. Un posible escenario requiere acceso inmediato al almacenamiento después de volver a generar las claves de almacenamiento.

az ml workspace sync-keys --name
                          --resource-group
                          [--no-wait]

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

Parámetros opcionales

--no-wait

No espere a que finalice la operación de ejecución prolongada. El valor predeterminado es False.

valor predeterminado: False
Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml workspace update

Actualizar un área de trabajo.

Se pueden actualizar las propiedades "description", "tags" y "friendly_name".

az ml workspace update --name
                       --resource-group
                       [--add]
                       [--allow-roleassignment-on-rg]
                       [--application-insights]
                       [--container-registry]
                       [--description]
                       [--display-name]
                       [--file]
                       [--force-string]
                       [--image-build-compute]
                       [--managed-network]
                       [--no-wait]
                       [--primary-user-assigned-identity]
                       [--public-network-access]
                       [--remove]
                       [--set]
                       [--system-datastores-auth-mode]
                       [--update-dependent-resources]

Ejemplos

actualice un área de trabajo desde un archivo de especificación de YAML.

az ml workspace update --resource-group my-resource-group --name my-workspace-name --file workspace.yml

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

Parámetros opcionales

--add

Agregue un objeto a una lista de objetos especificando una ruta de acceso y pares clave-valor. Ejemplo: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

valor predeterminado: []
--allow-roleassignment-on-rg -r
Vista previa

Marca para determinar si un área de trabajo podría tener asignaciones de roles en el nivel de grupo de recursos.

--application-insights -a

Id. de ARM de Application Insights asociado a esta área de trabajo.

--container-registry -c

Id. de ARM del registro de contenedor asociado a esta área de trabajo.

--description

Descripción del área de trabajo de Azure ML.

--display-name

Nombre para mostrar del área de trabajo.

--file -f

Ruta de acceso local al archivo YAML que contiene la especificación del área de trabajo de Azure ML. Los documentos de referencia de YAML para el área de trabajo se pueden encontrar en: https://aka.ms/ml-cli-v2-workspace-yaml-reference.

--force-string

Al usar 'set' o 'add', conserve los literales de cadena en lugar de intentar convertir en JSON.

valor predeterminado: False
--image-build-compute -i

Nombre del destino de proceso que se va a usar para compilar imágenes de Docker del entorno cuando el registro de contenedor está detrás de una red virtual.

--managed-network -m
Vista previa

Modo de aislamiento de red administrada para el área de trabajo.

--no-wait

No espere a que finalice la operación de ejecución prolongada. El valor predeterminado es False.

valor predeterminado: False
--primary-user-assigned-identity -p

Identificador de ARM de la identidad asignada por el usuario principal asociada a esta área de trabajo.

--public-network-access

Permitir la conectividad del punto de conexión público cuando un área de trabajo está habilitada para un vínculo privado.

--remove

Quite una propiedad o un elemento de una lista. Ejemplo: --remove property.list <indexToRemove> O --remove propertyToRemove.

valor predeterminado: []
--set

Actualice un objeto especificando una ruta de acceso de propiedad y un valor que se va a establecer. Ejemplo: --set property1.property2=<value>.

valor predeterminado: []
--system-datastores-auth-mode -d
Vista previa

Especifica el modo de autenticación para los almacenes de datos del sistema. Los modos válidos son: clave de acceso e identidad.

--update-dependent-resources -u

Al especificar --update_dependent_resources, se da su consentimiento para actualizar los recursos dependientes del área de trabajo. La actualización del recurso de Azure Container Registry o Application Insights asociado al área de trabajo puede interrumpir el linaje de los trabajos anteriores, los puntos de conexión de inferencia implementados o la capacidad de volver a ejecutar trabajos anteriores en esta área de trabajo.

valor predeterminado: False
Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.